Quantifying Crack Self-Healing in Concrete with Superabsorbent Polymers under Varying Temperature and Relative Humidity
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
During their service life, concrete structures are subjected to combined fluctuations of temperature and relative humidity, which can influence their durability and service life performance. Self-healing has in recent years attracted great interest to mitigate the effects of such environmental exposure on concrete structures. Several studies have explored the autogenous crack self-healing in concrete incorporating superabsorbent polymers (SAPs) and exposed to different environments. However, none of the published studies to date has investigated the self-healing in concrete incorporating SAPs under a combined change in temperature and relative humidity. In the present study, the crack width changes due to self-healing of cement mortars incorporating SAPs under a combined change of temperature and relative humidity were investigated and quantified using micro-computed tomography and three-dimensional image analysis. A varying dosage of SAPs expressed as a percentage (0.5%, 1% and 2%) of the cement mass was incorporated in the mortar mixtures. In addition, the influence of other environments such as continuous water submersion and cyclic wetting and drying was studied and quantified. The results of segmentation and quantification analysis of X-ray µCT scans showed that mortar specimens incorporating 1% SAPs and exposed to environments with a combined change in temperature and relative humidity exhibited less self-healing (around 6.58% of healing efficiency). Conversely, when specimens were subjected to cyclic wetting and drying or water submersion, the healing efficiency increased to 19.11% and 26.32%, respectively. It appears that to achieve sustained self-healing of cracks, novel engineered systems that can assure an internal supply of moisture are needed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle